Николай Пушков
Маркетинг

Как анализировать данные Roistat в ChatGPT. Кейс анализа Истории визитов.

В Roistat у нас есть мультиканальная аналитика. В карточке конкретной сделки можно открыть историю визитов и увидеть:

  • откуда пришёл пользователь;
  • какие рекламные каналы участвовали;
  • на какие страницы он заходил;
  • на каком визите была оставлена заявка.
Как анализировать данные Roistat в ChatGPT. Кейс анализа Истории визитов.

Проблема: эти данные удобно смотреть по одной сделке, но неудобно массово выгружать для анализа.

Как анализировать данные Roistat в ChatGPT. Кейс анализа Истории визитов.

Поддержка Roistat не смогла предложить готовую выгрузку истории визитов в нужном нам виде — например, в Excel, где одна строка = одна сделка, а дальше вся цепочка касаний.

Первая попытка — через ИИ-агента и браузер

Сначала мы попробовали решить задачу через агента Work.

Схема была такая:

  • агент открывает Roistat;
  • заходит в каждую мультиканальную сделку;
  • читает историю визитов;
  • собирает данные;
  • формирует таблицу.

Технически это работало, но оказалось крайне неэффективно - за 30 просмотренных карточек съедал все токены 5 часового лимита.

Идея перейти на MCP

После этого мы посмотрели, можно ли получать данные Roistat напрямую в Codex.

У Roistat есть MCP-сервер для ИИ-ассистентов.

Идея простая: вместо того чтобы нейросеть визуально открывала каждую карточку, она получает доступ к API-методам Roistat через MCP и работает со структурированными данными напрямую.

Как подключали MCP

Мы использовали Codex в приложении ChatGPT на Mac. Все инструкции мне давал ChatGPT, он так же все проверял по моим скринам

Процесс был такой:

  • открыли настройки Codex;
  • нашли конфигурационный файл config.toml;
  • добавили Roistat как MCP-сервер;
  • указали URL MCP Roistat;
  • добавили авторизацию через API-ключ;
  • перезапустили приложение.

После подключения Codex увидел проект Roistat и доступные модули API.

Как анализировать данные Roistat в ChatGPT. Кейс анализа Истории визитов.

Сначала доступ к данным был заблокирован, потому что для проекта не была активирована платная опция Roistat MCP.

Что удалось получать через MCP

После подключения мы смогли получать по каждой сделке структурированную информацию:

  • ID сделки;— дату создания;
  • текущий статус;
  • форму захвата;
  • признак мультиканальности;
  • количество визитов;
  • полный список визитов.

По каждому визиту стали доступны:

  • дата и время;
  • источник;
  • рекламный канал;
  • рекламная кампания;
  • ключевая фраза;
  • посадочная страница;
  • referrer;

Пример условной цепочки:

SEO → профессиональная статья → через несколько недель → Яндекс Директ → коммерческий запрос → заявка

или:

Яндекс Директ → запрос "купить продукт" → через несколько минут → запрос "стоимость продукта" → заявка

Какую выгрузку сделали

Через MCP в Codex собрали все мультиканальные сделки за нужный период в Excel.

Структура файла:

  • одна строка = одна сделка;
  • первые столбцы: ID, форма захвата, дата, статус, число визитов;
  • дальше: Визит 1, Визит 2, Визит 3 и так далее.

В каждом визите:

дата → источник → кампания → ключевая фраза → landing page

Таким образом получилась готовая база для анализа путей пользователей.

Что смогли анализировать

После этого ChatGPT уже не занималась сбором данных, а анализировала их.

Мы смогли находить:

  • самые частые цепочки источников;
  • повторные касания внутри одного канала;
  • связки SEO → Директ;— цепочки рекламных кампаний;
  • последовательности ключевых фраз;
  • среднее время между кликами;
  • страницы, которые начинают путь;
  • страницы, на которых чаще оставляют заявку;
  • длинные цепочки касаний до лида.

Если есть вопросы - пишите. Николай Пушков, интернет-маркетолог.

11